AIに焦点を当てた女性アカデミックおよびその他の人々に、彼らが受けるに値する（そして遅れた）スポットライトを与えるために、TechCrunchは、AI革命に貢献した素晴らしい女性に焦点を当てたインタビューシリーズを掲載しています。 AIブームが続く中、これらの記事を年間を通じて公開し、しばしば認識されない重要な仕事を強調しています。他のプロフィールはこちらで読むことができます。
今日の注目は：アンナ・コルホネンはケンブリッジ大学の自然言語処理（NLP）の教授です。彼女はまた、チャーチル・カレッジのシニアリサーチフェローであり、計算言語学協会のフェローであり、ヨーロッパ学習および知能システム研究所のフェローでもあります。
コルホネンは以前、アラン・チューリング研究所のフェローを務め、コンピュータサイエンスの博士号とコンピュータサイエンスおよび言語学の修士号を取得しています。 彼女の研究はNLPおよびAIのニーズを満たすためにコンピュータ技術を開発、適応、適用する方法を研究しており、「人間の認知、社会的、創造的知性の理解に基づく」との彼女自身の言葉によると、責任と「人間中心」のNLPに特に興味があります。
質疑応答
AI分野でのスタートはどのようにしましたか？この分野に魅力を感じたのは何ですか？
私は人間の知性の美しさと複雑さ、特に人間の言語に関連して、常に魅了されていました。ただし、STEM分野や実用アプリケーションへの関心から、エンジニアリングおよびコンピュータサイエンスを学ぶことになりました。私はこれらの興味をすべて組み合わせることができる分野であるAIを専攻することを選びました。
AI分野で最も誇りに思う仕事は何ですか？
知的機械を構築する科学は魅力的ですが、言語モデリングの世界に迷いやすく、AIを構築する理由はその実用的な潜在能力です。私が最も誇りに思うのは、自然言語処理に関する基本的な研究が、がんや認知症などの疾患の進行や治療方法をよりよく理解し、教育をサポートするアプリなど、社会的および地球的な利益をサポートするツールの開発につながった仕事です。
現在の研究の多くは、人間の生活をより良くするためのAIの開発をミッションとしています。AIには社会的および地球的な利益の巨大なポテンシャルがあります。私の仕事の大部分は、次世代のAI科学者やリーダーがそのポテンシャルを実現するよう促すことです。
男性主導のテクノロジー業界およびそれに伴う男性主導のAI業界の課題をどのように乗り越えていますか？
私はAI分野の中で女性がかなり多いため、既存のサポートネットワークがある幸運な立場にあります。これらは、キャリアや個人的な課題を乗り越えるのに非常に役立つと感じています。
私にとって最大の問題は、男性主導の業界がAIの議題を設定していることです。今日の巨大なAIモデルを何としても開発するという現在の腕相撲は、その素晴らしい例です。これは、学術界と産業界の両方の優先事項に大きな影響を与え、広範囲にわたる社会経済的および環境的な影響があります。我々はより良いジェンダーバランスを持っていれば、すでにこのゲームをはるかに早く問い直していたかもしれません。
AI分野に参入しようとする女性にどのようなアドバイスをしますか？
AIはあらゆるレベルで、特にリーダーシップレベルで、より多くの女性を切望しています。現在のリーダーシップ文化が必ずしも女性にとって魅力的でないかもしれませんが、積極的な関与がその文化を変えることができます-そして最終的にはAIの文化を変えることができます。女性は常にお互いを支援するのが得意とは限りません。この点で態度を変えてほしいと思っています: この分野でより良いジェンダーバランスを実現するためには、積極的にネットワークを構築し、お互いを支援することが必要です。
AIの進化に直面している最も重要な問題は何ですか？
AIは信じられないほど速く発展しています。この時間に、ほとんどの努力は巨大なデータと計算を通じてスケーリングされてきました。この技術が人類に最良の形で役立つように開発されるべきかどうかについて考えることにほとんど努力が払われていません。人々はAIの安全性と信頼性、および仕事、民主主義、環境などへの影響について心配する理由があります。AIの開発において人間の必要性と安全を迅速に中心に置かなければなりません。
AI利用者が意識すべき問題は何ですか？
現在のAIは、高度に流暢であっても、最終的には人間の世界知識や複雑な社会的文脈や規範を理解する能力が欠けています。今日の最高水準の技術でも、間違いを comない限り、それらのミスを予防または予測する能力は限られています。AIは多くのタスクに非常に有用なツールですが、子供を教育したり、重要な意思決定を行うために信頼することはできません。私たち人間が主導権を握っているべきです。
責任あるAIを構築する最善の方法は何ですか？
AIの開発者は、技術がすでに構築された後に倫理を考える傾向があります。最良の方法は、開発がまだ始まる前にそれを考えることです。例えば、「公正なシステムを開発するために多様なチームがいるか？」、「私のデータは本当に自由に使用でき、すべてのユーザーポピュレーションを代表していますか？」、「私の技術は堅牢ですか？」などの質問は、本当に初めに尋ねるべきです。
この問題のいくつかは教育を通じて対処できますが、規制を通じてのみ強制できます。国内およびグローバルなAI規制の最近の発展は重要であり、将来の技術がより安全で信頼性の高いものになることを保証するために続ける必要があります。
投資家はどのようにして責任あるAI推進に力を入れることができますか？
AI規制は登場しており、企業は最終的にそれに従う必要があります。責任あるAIを持続可能なAIと考えることができます。
